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详解LoRa通信技术:调制技术、扩频原理、传输参数权衡
扩频技术（Spreading Factor，SF）扩频因子SF定义为信号带宽B与数据速率R的比值，即SF=B/R。LoRa支持SF7到SF12的多级扩频，典型值为SF=12。扩频增益G=SF，例如SF=12时，增益为12dB。更高的扩频因子带来以下优势：更强抗干扰能力：在复杂电磁环境中保持可靠通信，提高通信的稳定性。
LoRa的通信原理扩频技术：CSS（Chirp Spread Spectrum）LoRa使用的调制方式叫CSS，即啁啾扩频。啁啾信号是一种频率随时间线性变化的信号，像鸟叫一样从低频升到高频，或者反过来。LoRa发送的数据就藏在这些“啁啾”里面。这种调制方式的好处包括：抗干扰能力强：信号能从噪音中“挖”出来。
调制方式：LoRa基于扩频技术，是线性调制扩频的一个变种，具有前向纠错能力。这一特性使得LoRa在复杂环境中具有更强的抗干扰能力和稳定性。LoRa终端设备 LoRa的终端节点可能是各种设备，如水表、气表、烟雾报警器、宠物跟踪器等。
LoRaWAN是LoRa技术在物联网应用中的无线技术之一，它主要由终端（可内置LoRa模块）、网关（或称基站）、Server和云四部分组成。LoRaWAN网络采用Mesh网络拓扑结构，网关负责数据汇总，连接终端设备和后端云端数据服务器。这种网络结构使得LoRaWAN网络具有高度的灵活性和可扩展性。
LoRa（Long Range Radio），即远距离无线电，是一种由美国Semtech（先科）公司开发的局域网无线通信技术。它是一种基于扩频技术的远距离无线传输技术，由终端设备、网关设备、网络服务器、应用服务器等四部分组成。
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行高效微调的方法，其核心思想是通过低秩分解技术对模型进行微调，以减少训练参数、降低GPU显存使用量，同时不会增加推理耗时。
LoRA技术是一种针对大模型微调的高效方法，它能够在不大幅增加显存占用的情况下，实现对大模型的灵活调整。传统微调大模型的方式往往需要对整个模型的参数进行训练，这不仅耗时耗力，而且显存占用极高。而LoRA技术则通过一种巧妙的方式，实现了显存的高效利用。
Lora和PTuning v2的低显存学习原理分析如下：Lora原理： 低秩分解：Lora通过在全连接层中采用低秩分解技术，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B。这种方法有效地降低了微调参数的数量，从而避免了全参数微调所带来的高昂资源消耗。 应用位置：在Transformer模型中，Lora主要应用在multihead attention部分。
首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术之一。
lora和lorawan有什么区别?-东胜物联
性质不同：LoRa是一种调制方式，用于实现无线通信的调制和解调；而LoRaWAN是一个通讯协议，它规定了基于LoRa调制方式的无线通信的具体标准和程序。应用层次不同：LoRa技术主要应用于物理层和数据链路层的调制和解调；而LoRaWAN则涵盖了从物理层到网络层、应用层的完整通信协议栈。
LoRa是一种长距离低功耗的调制技术，而LoRaWAN是建立在LoRa技术基础上的通信协议。以下是关于LoRa、LoRaWAN以及LoRa网关工作原理的详细解释：LoRa与LoRaWAN的区别 LoRa：LoRa（Long Range）是一种调制技术，它主要用于实现长距离、低功耗的无线通信。
LoRa是物理层传输技术，其典型特点是距离远、功耗低、速率相对较低。使用LoRa技术需要将自己业务的bit输入或读出，而更上层的协议和业务则需要自己定义。相比之下，LoRaWAN是在LoRa物理层传输技术基础之上的以MAC层为主的一套协议标准。
LoRa与LoRaWAN是物联网（IoT）领域中的关键技术，尤其在低功率广域网（LPWAN）方面表现出色。本文将对LoRa技术（物理层调制技术）和LoRaWAN（MAC层协议）进行简要介绍。LoRa技术简介 LoRa，即Long Range的缩写，代表远距离通信。它是一种基于线性调频扩频（Chirp Spread Spectrum， CSS）的调制技术。
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